pipeline framework | BriefGPT

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通过流水线预测和基于翻译的对齐，增强多模态情感分析
多模态基于方面的情感分析 (MABSA) 研究了一个管道框架，其中首先通过 MATE 多模态方面术语抽取识别方面，然后将这些方面与图像补丁对齐用于情感分类 (MASC)，并且该方法在 Twitter-15 和 Twitter-17 数据集上
PDFa month ago
基于 LLMs 和多路交互的无监督文本风格转换
我们研究了结合注意力屏蔽方法和大型语言模型的无监督文本风格转换任务，提出了四种交互方式，包括调整顺序的管线框架、从语言模型到注意力屏蔽模型的知识蒸馏，以及构建并行例子的上下文学习。实验证明这些多向交互能够在风格强度、内容保留和文本流畅度等方
PDF5 months ago
从医学文本中提取医疗决策树的 Text2MDT
通过自动提取医疗文本中的医疗决策树，我们提出了一种新的任务 Text2MDT，探索构建临床决策支持系统的能力。使用两种方法进行 Text2MDT 任务的研究，一个是只依赖大型语言模型（LLM）指导的端到端框架，另一个是将 Text2MDT
PDF6 months ago
明确对齐与多对多蕴含的对话式机器阅读推理
通过提出一种管道框架，将对话式机器阅读（CMR）中的文档与用户提供的信息进行明确对齐，使用轻量级多对多蕴含推理模块做出决策，并直接基于文档和之前的问题生成后续问题。我们的方法在微准确性上达到了最新水平，并在 CMR 基准数据集 ShARC
PDF9 months ago
利用 TalkBank 多个数据集的分层方法
这篇文章介绍了一个针对 TalkBank 的系统框架，采用层次搜索方法，以及标准化清理元数据的方式，实现了对大数据集的高效筛选和集成。
PDFa year ago
一个用于相似案例匹配的可解释性框架
本文提出了一个管道框架来实现可解释的 SCM，该框架标识了包含基本信息的案例特征句子，根据提取的特征句子结果执行类似案例匹配，并对两种情况的特征句子进行对齐以提供用于相似性证据的特征句子。
PDFa year ago